剪切型结构房屋安全监测系统搭建与工程实例

黄灏 HUANG Hao

（上海市普陀区建筑业管理中心，上海200333）

1 工程背景

本文示例小区居民楼位于上海市，建造于1998年，结构类型为砌体结构，楼板采用部分预应力空心板和悬挑板，按抗震要求设置圈梁和构造柱。每幢房屋3或4个单元，一梯两户，整体来看结构平面有较大的长宽比。已对小区内房屋进行了安全性能检测，包括完损状况、变形情况以及材料强度的检测，检测发现小区内居民楼存在不同程度的损伤，包括墙体裂缝、不均匀沉降、房屋整体倾斜等，有一些房屋受损严重，有比较大的安全隐患，因此进一步进行房屋安全监测。

项目监测对象选定为一幢4单元居民楼其中最西侧单元，这也是损伤最为严重的一栋。考虑到砌体结构的破坏通常底层较为严重，墙体的裂缝也一般自上而下逐步加重。另外，砌体房屋属于刚性结构，房屋两端墙体在温度变化时会产生较大的温度应力，也易发生较严重破坏。选取端部单元作为监测对象具备合理性，同时选取底层和顶层监测。图1与图2为传感器与采集终端。

图1 测缝计与采集终端

图2 加速度传感器与测缝计

2 安全监测系统架构

房屋安全监测系统可以实时通过传感器获取结构的测点数据，并通过计算将其转化为安全指标，直接指示结构的健康状态。为了满足这样的需求，系统需要：

①选取合适的传感器并布置在合理的位置；

②足够可靠的无线传输方式以保证数据的实时准确传输；

③优化配置的数据库，以便数据可以快速、稳定的存储和提取；

④配套的能源供应装置；

⑤方便终端用户操作的信息发布平台。

房屋的安全监测系统架构如图3所示。

图3 房屋安全监测系统架构

2.1 传感器布置

数据采集系统又可以分为传感元件和数据采集设备两部分，负责实时、不间断地监测测点的数据信息。在数据采集系统设计部分，需要先根据监测重点选择适合的传感器，优化测点布置，以用最少的测点获得最多的结构信息。其中，传感器选择测缝计，倾角仪、静力水准仪和加速度传感器，每个传感器配置相应的数据采集节点，将采集到的信息汇总给网关。

裂缝的扩张采用测缝计测量，在底层裂缝较严重的墙面布设10个测点，在顶层布设1个测点，传感器采用基康BGK4420-12.5型裂缝计，监测结果通过振弦式读数仪指示，量程为0-25mm。

静力水准仪通过监测静力水准仪液面高低变化，得到两处墙面的相对沉降。在一层结构外部共设置四个测点，并选取周边裂缝较少的点作为基准点，计算其他三个静力水准仪与它的数据差作为沉降监测结果。传感器采用基康BGK4675-100型静力水准仪，监测数据同样通过振弦式读数仪指示，量程为0-100mm。由于相对沉降可升可降，因此我们需要在布设传感器时应将液面调整到合适的位置，避免液面过低超过最低量程的情况发生。

两个双向加速度传感器布设在顶层垂直的两个墙面，使用法国朗斯LC0132T型内装IC压电加速度传感器，频率范围为0.05-500Hz，分辨率为6×10-7g。

倾角仪以重力作用线为参考，可测量到角度的变化值，由于角度变化非常小，θ（弧度）近似等于倾斜率——tanθ，通过在房屋墙面安装的一个X/Y双向倾角仪即可得到墙面的倾斜变化值。在底层布设3个测点，顶层布设1个测点。量程为±15°，分辨率为1.3×10-3°。

传感器的布置信息如表1所示，位置示意如图4所示。图中①表示测缝计，②表示倾角仪，③表示静力水准仪，④表示加速度传感器。

图4 传感器布置示意图

表1 传感器布置信息

2.2 无线传输

根据传感器类型的不同选择不同的传输形式。两种振弦式读数仪指示数据的传感器先通过ZigBee传输，串联组网，再把数据信息汇总给网关；倾角仪通过2G网络将数据发送至网关；加速度传感器同样采用无线方式组网，通过3G网络将数据发送至网关，再由网关通过GPRS无线信号上传数据。

网关使用ZG-01型GPRS网关，将本地监测子网的监测数据包封装成标准互联网协议包，通过Internet传送至云服务平台，起到了采集子网和现有互联网络的转换和桥接功能。考虑到信号覆盖范围，在每一户房屋设置一个网关，共计3个。

2.3 数据库和服务器

数据经服务程序接收处理，保存至数据库，供进一步数据分析处理。两年的监测时间会产生大量的监测数据，长时间的不间断运作遇到不稳定的服务器可能会导致服务器崩溃。数据的稳定存储与调用就要求系统搭载可靠的数据库。数据通过GPRS实时上传到服务器，使用者可以随时通过电脑或者智能手机查看监测数据，对结构安全进行监控。如果监测项目数据类型较多，需要进行更复杂处理时，可以经由网络将数据上传至云服务平台处理。

2.4 信息发布平台

监测信息的实时发布是安全监测系统相比传统无线传感器网络的一大优势。若系统选取监测内容可以直接反应结构健康状态，不需要经过复杂计算获得安全指标，则可以根据相关规范和实际工程经验预先设定监测内容预警值，用户可以随时查看现场结构监测信息，以监控结构是否在安全状态。如果选取更复杂的指标作为预警依据，则可以成立安全监测系统网站，将监测数据和运算结果呈表格或图形化显示，当结构发生损伤时，用户可以更直观的获取损伤的详细信息，发生损伤时及时维修处理，达到实时智能化监控的目的。

3 静态监测数据处理及结构安全性分析

对于剪切型结构房屋安全监测系统，后续数据处理及结构安全性分析部分主要分静态监测数据与动态监测数据分析两部分。其中，静态监测主要为了得到结构的局部损伤信息或是某一瞬态下结构的整体物理指标，一般都将传感器布设在已经发生损伤的位置，比如结构的不均匀沉降监测、裂缝宽度监测以及墙体倾斜监测等，也就是结构的非振动信号监测。在本项目中，安全监测系统开始工作的时候结构已经发生损伤，因此，对于房屋裂缝、倾斜以及沉降等需要设定初始值的非振动监测数据，以监测开始经过一段稳定工作时间后的数据作为初始数据。监测时，主要监控测量数据的变化值，在数据处理最初阶段，认为如果测点数据没有发生短时大幅波动，则损伤收敛，没有扩展趋势。如果监测数据发生较快涨幅，认为损伤加剧，应迅速采取维护措施。因数据量庞大，这里选择2016年6月的非振动数据（包括裂缝宽度、房屋整体倾斜与不均匀沉降）为例进行分析。

3.1 裂缝情况分析

裂缝是本项目已有的重点损伤形式之一，因此需要在裂缝较严重的位置设置测缝计，监控裂缝是否有扩展趋势。根据《危险房屋鉴定标准》JGJ 125－2016中5.3.3规定[1]选定预警标准，即裂缝在初始值基础上，有0.5mm的增量即达到预警值。数据采集间隔时间为1小时，图5为一处裂缝相对初值的宽度增量变化图，可以看出该处裂缝在观测时间内没有扩展趋势，也未超出预警限值，该处局部损伤没有发展趋势。

图5 裂缝宽度增量变化图

3.2 房屋整体倾斜分析

墙面的倾斜可以作为房屋整体倾斜判定的依据。根据《危险房屋鉴定标准》JGJ 125－2016中5.3.3规定[1]，墙面倾斜增量达到0.7%即达预警值，即0.007（弧度）。数据采集间隔时间为30秒，图6为顶层墙体沿房屋纵向倾斜增量变化图，可以看出该倾斜值在观测时间内未超出预警限值，说明该墙面整体倾斜情况良好，没有倾斜趋势。

图6 倾斜增量变化图

3.3 结构不均匀沉降分析

结构的不均匀沉降会带来较大的局部应力集中，产生裂缝，影响结构整体性。根据国家标准《建筑地基基础设计规范》GB50007－2011中5.3.4条规定[2]，取监控报警值的70%作为监控预警值，即建筑物相邻柱基的沉降差监控预警值≤0.0014L（0.002L×70%=0.0014L）（L为相邻柱基的中心距离（mm）），示例预警值取7mm。数据采集间隔时间为1小时，图7为底层北面两处墙体高差变化图，可以看出未超出预警限值，也就是说没有较大的相对高差变化。

图7 相对高差变化图

4 动态监测数据处理及结构安全性分析

对于剪切型结构房屋安全监测系统，振动数据通常可以反映更多结构信息，通过裂缝计、倾角仪以及静力水准仪等结构外部观测仪器所不能观测到的损伤都可以通过振动信息得以反映。对于振动信号部分，主要考虑结构的加速度响应，对于加速度响应，采用文[3]的损伤识别方法对结构进行损伤识别。因数据量庞大，这里选择2016年7月至11月中间4天的加速度数据为例进行分析。

根据系统静态检测数据分析，发现结构的不均匀沉降在9月后有较小的增大，并且有两处裂缝计在10月后有较为明显的数据变化，说明结构在此期间有一定程度的损伤加剧，因此选择9月前的两组数据验证结构未发生损伤扩张时的系统表现，对比10月后结构发生损伤扩张时的监测系统表现来说明系统可以对结构损伤进行识别。

顶层布设了两个双向加速度传感器，选取2016年7月5日的6组数据，8月31日的3组数据，10月9日的3组数据，以及10月31日的3组数据进行分析，每组数据包含4列加速度时程响应，每列时程响应包含6000个数据点，即每组数据形成4×6000的信号矩阵。

将2016年7月5日的第一组数据作为参考信号，分别对之后所选4天一共14组数据应用主成分分析方法与其作对比分析。如图8～图11分别为第一组数据中四列加速度数据的时程图。可以看出图8与图10所示加速度数据的平均幅值要大于图9与图10所示平均幅值，这说明结构双向振动幅值有明显差距，可以从两个相互垂直的方向综合分析结构的健康状况。

图8 加速度时程图1

图9 加速度时程图2

图10 加速度时程图3

图11 加速度时程图4

将2016年7月5日的第一组数据作为参考信号，当日第二组数据与其计算得到的主成分残差的小波包能量谱距离作为参考指标。因为结构短时间内一般不会发生较大损伤，因此将当日的后4组数据与参考信号计算所得指标作为对照指标，如若与参考指标相差不大，即可以认为损伤识别算法有效，小波函数与分解层数选取得当，该监测系统在正常工作。另外，对待测的9组数据进行处理，得到其与参考信号主成分残差的小波包能量谱距离，以此判断之后的结构是否有损伤扩展。如表2所示分别为各观测数据组别对应日期、每组观测数据包含样本信号的类型与数量，后述皆用组号与样本号表示观测样本信号，其中，参考指标由样本1-1和样本1-2计算得出。

表2 传感器布置信息

如图12～图23所示，分别为通过结构不同测点的加速度响应得到的参考指标与其他待测状态下的损伤指标的对比直方图。

图12 样本2-1与参考指标对比

图13 样本2-2与参考指标对比

图14 样本2-3与参考指标对比

图23 样本5-2与参考指标对比

从以上图中可以得到：

①样本2.1～2.4计算所得的损伤指标与参考指标相比大部分相差都不大，只有样本2-2和样本2-4的4号传感器观测信号所得的损伤指标偏差较大，考虑是因为短时结构受到较大激励，振动能量变化较大，或者是单个传感器受到短时较大振动，因而在该样本采集时间附近，该处观测信号得到的损伤指标没有明显浮动，整体指标并无太大变化，可以判定结构的损伤状态没有发生改变，或者说没有发生损伤扩展。

图15 样本2-4 与参考指标对比

图16 样本3-1与参考指标对比

图17 样本3-2与参考指标对比

图18 样本3-3与参考指标对比

图19 样本4-1与参考指标对比

图20 样本4-2与参考指标对比

图21 样本4-3与参考指标对比

图22 样本5-1与参考指标对比

②从样本3-1～3-3计算所得的损伤指标可以看出与参考指标相比大部分相差不大，只有3-2样本中1号和4号传感器指标明显同时增大，而这两个传感器测量方向相同，可以认为是短时内该方向有较大环境激励，引起观测信号能量明显增大。综合考虑连续三组样本表现，认为该组样本采集时，结构并没有发生较大损伤。

③从样本4-1～4-3和5-1～5-3计算所得指标可以看出，不同于前两组指标表现，该两组信号的损伤指标中有较多指标相较于参考指标有明显变化，尤其是5-1～5-3样本组，4个指标中有2到3个指标有明显的增大。再参考安全监测系统中静态监测数据的情况分析，发现结构的不均匀沉降在9月后有较小的增大，并且有两处裂缝计在10月后有较为明显的数据浮动，其中在一楼的一处裂缝有最大0.3mm的扩张，另一处位于六楼加速度采集点附近的裂缝在11月22日开始于36小时之内先后出现0.5mm的回缩和0.8mm的扩张，这说明结构已有多处损伤不稳定，并且损伤加剧的趋势。而10月的两组加速度数据的损伤指标对此已有较敏感的表征，从而说明损伤识别算法有效，该监测系统在正常工作。

5 小结

本文介绍了一种基于物联网的房屋安全监测系统，并结合损伤识别方法对既有结构进行安全监测。系统通过对结构裂缝宽度变化、倾斜、不均匀沉降以及顶层加速度等信息进行实时采集，获取我们所需数据，并且指导我们对损伤进行判断识别。并且通过对上海市某小区居民楼为例，验证了损伤识别算法的有效性与适用性，阐述了剪切型结构房屋安全监测系统搭建方法。本系统自2016年5月开始投入使用，在保障项目结构安全性的同时，也可以进一步指导今后安全监测系统的理论研究。